人工智能面试题 · 技术选型 · LoRA
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共 11389 道真题 · 当前筛选命中 111 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · LoRA
考察点
技术栈
第 1 题除了 LoRA，你还了解哪些可用于训练和推理优化的技术？ 考察对大模型训练推理优化技术的广度与原理理解第 2 题除了LoRA，常见的参数高效微调方法还有哪些？ 考察对PEFT方法谱系的了解广度第 3 题请说明在哪些场景下会选择使用 LoRA 或 PEFT 技术，以及选择它们的理由。 考察对参数高效微调技术适用场景的理解与选型判断第 4 题LoRA相比于其他的微调方式有哪些优点和缺点？ 考察对参数高效微调技术的理解深度及对比分析能力第 5 题请介绍你在实验室项目中涉及 LoRA、RAG 和单 Agent 开发的具体工作，并说明你在其中的技术选型和实现思路。 考察候选人对自己项目技术细节的理解深度与实际动手能力第 6 题请详细解释LoRA的原理、初始化方式及其原因，并与全参数微调（SFT）进行对比。 考察对LoRA核心机制、初始化策略和与全参数微调差异的理解第 7 题为什么用 LoRA 以及 LoRA 的原理和优缺点？ 考察对参数高效微调方法的理解、适用场景和权衡能力第 8 题微调大模型时，SFT的主要实现方式有哪些？ 考察对监督微调整体技术路线的理解第 9 题LoRA有哪些参数可以调？ 考察对LoRA微调关键参数及其影响的理解第 10 题请对比LoRA微调与全量微调在大语言模型上的性能表现差异，并说明各自的适用场景。 考察对两种微调方式原理、效果与适用性的理解第 11 题LoRA和Prompt Tuning的区别,以及各自适用的场景? 考察对参数高效微调方法的原理理解与场景判断能力第 12 题讲解LoRA的原理，并阐述LoRA的后续改进方向（除QLoRA外的其他维度）。 考察对大模型参数高效微调核心机制的理解及对前沿改进方向的掌握第 13 题说说了解哪些LoRA的变体 考察对LoRA及其常见变体的掌握广度与原理理解第 14 题请解释LoRA的损失函数设计，并分析其相对于全量微调的优势和局限性。 考察对LoRA参数高效微调原理、目标函数和适用边界的理解第 15 题LoRA和p-tuning v2的区别,以及初始化方式 考察对两类参数高效微调方法在机制和初始化上的异同理解第 16 题请解释LoRA微调的原理及其主要优势。 考察对参数高效微调技术LoRA的原理理解与对比能力第 17 题讲讲LoRA 考察对LoRA低秩适配技术的原理、适用场景和实现细节的理解第 18 题请简述大模型微调的常见方法（如全量微调、LoRA、QLoRA）及其适用场景。 考察对大模型微调技术栈的理解及场景化选型能力第 19 题有哪些高效微调的方法？ 考察对主流参数高效微调技术的了解与适用场景辨析第 20 题为什么在微调大语言模型时，通常更倾向于使用 LoRA 而不是 Prefix Tuning？ 考察对两种参数高效微调方法的原理对比与适用场景理解